PDAL : le couteau suisse en ligne de commande pour tes nuages de points

Si tu fais du LiDAR un peu sérieusement, tu vas vite te heurter à un mur : CloudCompare est génial pour explorer un nuage de points, mais pour appliquer le même traitement à 200 fichiers .las la nuit, ça devient ingérable.

PDAL résout ça.

Qu’est-ce que PDAL ?

PDAL (Point Data Abstraction Library) est une bibliothèque open-source qui te permet de manipuler des nuages de points en ligne de commande, via des pipelines JSON.

Concrètement, tu décris une suite d’opérations dans un fichier .json, tu lances PDAL, et il enchaîne tout : lecture, filtres, écriture. Comme un Photoshop d’actions mais pour les points.

Installation

Sur Windows, le plus simple est Conda :

conda install -c conda-forge pdal

Sur Mac/Linux, brew install pdal ou apt install pdal.

Ton premier pipeline

Voilà un pipeline minimal qui prend un .las, garde uniquement les points classifiés comme sol (classe 2), et exporte en .laz compressé :

{
  "pipeline": [
    "entree.las",
    {
      "type": "filters.range",
      "limits": "Classification[2:2]"
    },
    {
      "type": "writers.las",
      "filename": "sortie.laz",
      "compression": "laszip"
    }
  ]
}

Lance-le avec :

pdal pipeline mon-pipeline.json

Typiquement, après ton vol drone, PDAL automatise toute la chaîne de post-traitement : nettoyage des points aberrants, extraction sol, puis export. Et si tu veux des nuages prêts pour le streaming, writers.copc te sort directement du COPC, le format LAZ indexé par octree pour les gros fichiers.

Les filtres que j’utilise tout le temps

• filters.range : filtrer par classification, altitude, intensité
• filters.outlier : supprimer les points aberrants (oiseaux, drone qui passe…)
• filters.crop : découper un polygone d’emprise
• filters.icp : recalage entre deux nuages
• filters.smrf : extraction sol automatique (Simple Morphological Filter)

Quand utiliser PDAL plutôt que CloudCompare ?

• Tu fais le même traitement sur N fichiers → PDAL gagne
• Tu veux scripter / automatiser → PDAL gagne
• Tu veux explorer visuellement un nuage → CloudCompare gagne
• Tu fais une opération ponctuelle que tu ne referas pas → CloudCompare gagne

Les deux sont complémentaires. Sur Topolia, j’utilise CloudCompare pour cadrer une méthode, puis PDAL pour l’appliquer à la chaîne.

Pour aller plus loin

La doc officielle PDAL (pdal.io) est excellente. Tu trouveras la liste complète des filtres + des exemples concrets.

Et si tu te demandes à quoi ça sert concrètement : PDAL est exactement le moteur sur lequel s’appuie Topolia Desktop pour streamer des nuages de plusieurs dizaines de Go sans tout charger en RAM. Le même outil que celui dont je te parle ici, mais intégré sous le capot.